旋压整体成形铝合金贮箱箱底内压稳定性先验设计研究

提出一种面向力学域与制造域相结合的、采用成形制造工艺力学模型精确表征制造特征影响的先验设计方法,并结合先进的边缘约束无模旋压成形工艺阐述先验设计理论方法与设计流程。通过旋压工艺力学模型获取箱底结构的制造工艺特征,针对制造工艺特征建立内压稳定性分析模型,研究了旋压工艺特征对稳定性的影响,与传统的一阶模态缺陷、单点凹陷缺陷进行了对比。研究结果表明,先验设计方法能够较好地捕捉制造工艺特征引起的结构屈曲模态的改变,能够较准确地预测结构的极限承载能力。     

攻角引起的高超声速进气道不起动/再起动特性分析

起动/不起动是高超声速进气道的重要流动现象,其影响进气道的工作范围和再起动能力.首先对典型的高超声速进气道二维流场进行了数值模拟,对攻角变化引起的高超声速进气道不起动/再起动过程进行了研究.从流动稳定性的角度阐述了高超声速进气道不起动/再起动特性形成的原因,分析了高超声速进气道不起动/再起动过程中进气道性能参数随来流攻角的变化规律,最后对进气道的再起动条件进行了讨论.      

基于专家系统的机场停机位自动分配系统研究

民航机场停机位分配是民航机场运营组织的关键环节.根据专家系统的基本原理,设计出了基于规则的机场停机位自动分配系统,并对该系统的知识库和推理机的工作机理进行了较深入探讨,以期为民航机场停机位分配提供先进的技术手段.     

航天员虚拟训练中的一维直线运动速度规划算法

研究了身穿航天服的航天员在搬运物体时的运动规律，将搬运物体的过程进行了分类。结合传统的六段加减速算法，对每种情况下的肌肉激活度进行了规划,并采用粒子群算法进行求解。利用Matlab/Simulink搭建了上肢骨骼肌模型，实现了目标物体的速度规划。将动态加速度约束转变为静态肌肉激活度约束，提出了一种在动态加速度约束下基于肌肉激活度规划的速度规划算法。用Matlab对提出的算法进行了验证，证明了算法的可行性。与其他的速度规划算法相比，提出的算法所规划的肌肉激活度更符合人体生物力学，提高了航天员的训练效率。     

轮廓度约束下近净成形叶片余量优化方法

针对近净成形的叶片在自适应精加工中余量不均这一问题,提出了考虑叶型截面线轮廓度公差约束的余量优化方法。在设计基准与加工基准配准的条件下,改变工件做刚性位移的余量优化思路,建立一种新的叶身优化模型,避免优化后叶片检测处的截面线超出轮廓度公差,提升叶片余量优化阶段寻找到目标加工曲面的能力。最后以某压气机叶片为例进行验证,此方法不仅能够保证叶身加工余量,还能同时满足型面检测处的轮廓度公差,为近净成形的叶片在自适应加工中提供一种新的余量优化方法。     

纵-扭复合超声钻削TC4钛合金振动系统设计与试验

螺旋沟槽变幅杆能够实现超声振动模式的转换，对单激励纵-扭复合振动的实现具有结构简单和操作可行的优点。基于弹性波场论对超声波在复合变幅杆中发生模式转换的原因及振动特性进行分析，并从超声波的入射角入手，分析入射角对振动模态的影响。在圆锥复合变幅杆的圆锥段开设螺旋沟槽，建立三维模型，并进行有限元仿真和试验验证，结果表明超声波入射角的改变对纵-扭复合变幅杆的扭-纵比影响显著。当入射角为46.5°和67.2°时，在变幅杆的输出端纵振模态和扭振模态发生明显的变化，实测的扭-纵比前者较后者提高约5.1倍。通过普通钻削与超声钻削实验对比，在不同的入射角条件下，超声钻削的平均钻削力均低于普通钻削力。与入射角为67.2°时对比，当入射角为46.5°时，平均钻削力降低约46%，并提高了制孔的质量，从而为模态转换的纵-扭复合变幅杆设计提供一定的理论依据。     

地外巡视探测无人系统自主感知与操控技术发展综述

地外天体探测是空间科学与技术创新的重要途径,是当前和未来航天领域的发展重点之一.地外天体表面巡视探测是拓展探测广度和深度的有效途径.未来月球、火星探测任务对表面探测范围和探测效率的需求明显提高,探测范围从公里级扩展到百公里级以上,移动时速从百米级提高到公里级以上,要求地外巡视探测器具有更强的地外环境适应能力和探测效率.决定地外巡视探测能力的关键因素之一是自主环境感知与操控能力,本文面向我国未来深空探测重大工程任务需求,对地外巡视探测无人系统的自主感知与操控技术发展现状及趋势进行总结分析.     

离心式过载加速度计检测装置

介绍了一种对过载加速度计进行性能检测的装置,此装置能提供高精度的标准加速度,并对过载加速度计的输出信号进行采集。文中详述了装置构成及数据采集部分的设计方法。     

基于模糊聚类非负矩阵分解的软件缺陷预测

为了进一步提高对不平衡软件缺陷数据的预测精度,提出了一种基于模糊聚类非负矩阵分解的缺陷预测方法。该方法首先选取最近邻算法作为不平衡缺陷数据预测的基分类器,然后将非负矩阵分解算法引入软件缺陷预测领域,并提出利用模糊聚类初始化非负矩阵分解算法的思路。该方法一方面解决了最近邻算法处理多属性缺陷数据时计算量大导致性能降低的问题,另一方面克服了非负矩阵分解的随机初始化导致结果陷入局部最优的不足,提高了不平衡软件缺陷数据的预测精度。最后通过两组算例验证了方法的有效性。